pandas合并groupby_PandasGroupBy⽤法
Pandas GroupBy⽤法，现在，我们来深⼊分析GoupBy过程及其⼯作原理，它的操作模式由三个阶段组成：
分组：将数据集分成多个组
⽤函数处理：⽤函数处理每⼀个组
合并：把不同组得到的结果合并起来
第⼀阶段，也就是分组阶段，根据给定标准，把Series或DataFrame等数据结构中的数据分成不同的组，分组标准常与索引或某⼀列具体的元素相关。groupby是什么函数
第⼆阶段也称为“⽤函数处理”，使⽤函数处理或者执⾏由函数定义的计算，为每组数组⽣成单⼀的值。
第三阶段为合并，把来⾃每⼀组的结果汇集到⼀起，合并成⼀个新对象。
GroupBy 实例
Pandas 并没有使⽤三个函数来表⽰这个过程，⽽只使⽤了groupby()函数，它⽣成的GroupBy对象是整
个过程的核⼼。通过如下例⼦来帮助理解，⾸先定义⼀个既包含数值⼜包含字符串的DataFrame对象。
输出结果如下:
假如想使⽤Color列的组标签，计算price1列的均值，你可以先获取到price1列，然后调⽤groupby()函数，参数指定为color列。
输出结果如下:
得到的对象为GroupBy对象，刚进⾏的操作其实就是分组操作，把含有相同颜⾊的⾏分到同⼀个组中。
可以调⽤GroupBy对象的group属性，查看DataFrame各⾏的分组情况，每个组指定好它所包含的⾏，就可以对每组进⾏操作获取结果了。
输出结果如下:
等级分组
前⾯介绍了⽤⼀列元素作为键为数据分组，同理，也可以使⽤多列，也就是使⽤多个键，按照等级关系分组。如下例所⽰：
输出结果如下:
我们也可以按照多列数据或整个DataFrame把数据分成⼏组，如果你不想反复多次使⽤GroupBy对象，最⽅便的办法就是⼀次就把所有的分组依据和计算⽅法都指定好，⽆需定义任何中间变量，如下列所⽰：
输出结果如下:

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